Matlab中生成的灰度直方图怎么查看数据

用imhist()得到一张图片的灰度直方图,怎么能查看具体数据?

img=imread('myImg.jpg');
my_hist=imhist(img);
% 直方图的结果是一个向量,每一位对应一个统计数值,相应灰度值的像素个数直接访问就好了
nb_pixels=my_hist(x+1); % 比如 灰度值为x的像素个数 (注意要加1,因为像素值从0开始)。
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matlab 怎么看一个灰度直方图
img=imread('myImg.jpg');my_hist=imhist(img);直方图的结果是一个向量,每一位对应一个统计数值,相应灰度值的像素个数直接访问就好了 nb_pixels=my_hist(x+1); % 比如 灰度值为x的像素个数 (注意要加1,因为像素值从0开始)。

MATLAB中图像的灰度直方图做好了,怎么将灰度直方图数据导出到excel中...
[m,n]=find(a==1);zuobiao=[m,n];结果存在D盘,名字为aaa的excel中 xlswrite('D:\\aaa',zuobiao);

求用MATLAB显示灰度图像的直方图的操作详细步骤,小白求!
1、打开MATLAB需要处理的图像,然后再下面写出代码是:pic[i,j]=(255)\/(u*v)*sum(c[:int(img[i,j])])。2、然后接下来就可以看到图像均衡化的图片。3、最后,画出均衡化图片的直方图如图所示,衡化前后,图片对比一下,这样就可以解决问题了。

matlab 如何计算一幅图像中某一灰度值的像素个数
1、第一步,打开需要处理的图像,然后编写以下代码,见下图红框标注处,转到下面的步骤。2、第二步,执行完上面的操作之后,可以看到图像均衡的图片,见下图,转到下面的步骤。3、第三步,执行完上面的操作之后,画出平衡图片的直方图,在平衡前后对图片进行比较,见下图。这样,就解决了这个问题了。

matlab 图像直方图显示
不同的数据会显示不同的直方图,以imhist为例,直方图及代码如下。利用matlab计算图像直方图函数为imhist()具体用法:imhist(i);直接显示图像i的灰度直方图;imhist(i,n)n为指定灰度级显示直方图;[count,x]=imhist(i)获取直方图信息,count为每一级灰度像素个数,x为灰度级,x也可以在imhist(i,x...

matlab 如何计算一幅图像中某一灰度值的像素个数
1、第一步,打开需要处理的图像,然后编写以下代码,见下图红框标注处,转到下面的步骤。2、第二步,执行完上面的操作之后,可以看到图像均衡的图片,见下图,转到下面的步骤。3、第三步,执行完上面的操作之后,画出平衡图片的直方图,在平衡前后对图片进行比较,见下图。这样,就解决了这个问题了。

如何利用matlab程序编写求出直方图上最大值百分之x处的灰度值
直方图统计的是灰度值出现的次数,可以不对图像做处理,直接显示直方图,这样它统计的就是灰度值的出现次数。例如:x=imread('D:\\ebook\\lena.bmp');x=rgb2gray(x);imhist(x)>> [conters,x1]=imhist(x);%%conters是各个灰度值出现的次数,x1是各个灰度值 >> [conters1,x11]=max(imhist(x))%%...

求Matlab统计灰度值的代码
理,直接显示直方图,这样它统计的就是灰度值的出现次数。例如:x=imread('D:\\ebook\\lena.bmp');x=rgb2gray(x);imhist(x)>> [conters,x1]=imhist(x);%%conters是各个灰度值出现的次数,x1是各个灰度值 >> [conters1,x11]=max(imhist(x))%%寻找最大值处 conters1 = 762 x11 = 153 conte...

MATLAB数字图像处理(二)直方图
在MATLAB中,可使用imhist()函数绘制直方图。例如,通过输入图像和设置灰度级块数,能够直观展示图像中灰度级的分布。若要归一化直方图,可利用imhist()函数除以图像总像素数。下面将展示实际直方图生成代码。观察直方图,可以发现图像灰度级主要集中在两端,分布不均匀。为解决这一问题,可以利用直方图均衡化。...

matlab绘制直方图?
这里A就是一个图像矩阵。 你可以用imshow(A)查看该图像。'cameraman.tif'在matlab中自带。A(:)是将A写成一列(否则hist会分别对每一列进行统计)0:255就是分组。hist会将其分成256个组进行统计。分别为(-inf,0.5](0.5,1.5](1.5,2.5]...(253.5,254.5](254.5,inf)因为灰度图像是0...

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